第110页_时间平移爱情法则
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第110页

  她的双臂抱在胸前,“为什么给我买表又买衣服?”

  “不是说我有显著的游客特征?”何谨修说,“我就显著给你看看。”

  随口说的一句话,让他斗气到今天。韩念初闭紧嘴巴,带情绪的话一律不接,惹他生气,就是给自己找麻烦。

  换完衣服,吃完早餐,何谨修对她说道:“我要上楼拿个东西,你先去会场吧。”

  韩念初点点头,往外走出两步,又回过头来嘱咐他,“抓紧时间。”顶会可不是能疏忽大意的。

  何谨修露出一个温和的笑容,“知道了。”

  韩念初进了会场,一直到第一个报告结束,何谨修也没回来,她也无心再听,现在新出的研究都是过时的研究,便回到房间。

  房间里没有找到何谨修,打电话关机。

  她站在房间的中央,已经知道他去了哪里——去碰壁了吧?

  她只能回到会场,第三个报告已经讲了一半,她垂眸盯着何谨修的那篇文章,台上的人在讲什么,一个字都没有听进去,只静静地等着,等着碰一鼻子灰的何谨修回来。

  第四个报告讲完,她不时望向两扇门,一个出口一个入口,第五个报告讲到一半,她捏紧了文章的一角,指甲抠出一道深深的痕迹,何谨修还是没有回来。

  她的脑子里开始出现各种猜测和分析,会不会是惹恼了Siegfried,直接取消了他的报告?他爱面子,所以也不会出现在会场了?

  眼见台上的研究员已经在答谢合作者和单位,马上就要下台了,她忽地站起来,场内所的目光齐刷刷地转向她,那位正要下台的研究员又站了回去,礼貌地微笑道:“您有问题吗?”

  韩念初想着能拖一分钟是一分钟,回忆了一下他刚讲的内容,是有关循环神经网络的,流畅地问道:“相比RNN,为什么能捕获更长的时间特征?”

  那个研究员回道:“事实上,LSTM就是在RNN基础上增加了对过去状态的过滤,从而可以选择哪些状态对当前更有影响,而不是简单的选择最近的状态。”

  韩念初的余光瞥到入口处闪过的一抹身影,她吐了口气,微笑地说道:“谢谢您的回答。”

  研究员回她一个笑容,再次致谢下台。

  会议主持的声音响起:“下一个报告的题目是《用于自然语言处理的词嵌入算法》,作者是……”

  韩念初望向入口等待会议主持介绍的何谨修,面对这种最高级别的会议,他的神色沉着而从容,没有一丝紧张。

  韩念初放心地坐了回去。

  主持人的介绍结束后,何谨修直接从门口走到台上,他一身灰色的西服,身材挺拔,气质俊雅卓绝,韩念初的目光胶着在他的脸上,一秒也没有离开。

  “感谢会议组织者录用了我的文章,苏黎世是个美好的城市——”何谨修面带微笑地说着开场白,目光转向韩念初,“我毫不怀疑,在苏黎世的这段时光,会成为我人生中最美好的一段回忆……”

  此时门口进来几个服务员,给在场的人分发文章,拿到的人开始小声的议论。

  韩念初紧张地攥紧了手,目光死死地盯住他,他不会擅自——

  “首先要向大家致歉,我原本要讲的题目取消……”

  取消?不是增加一个报告的时间?他该不会……

  韩念初闭上了眼睛,何谨修的声音像鼓槌敲着她的耳膜。

  “在征得会议主席的同意后,将由我的同事韩念初介绍她的最新研究——《Attentionisallyouneed》。”

  韩念初左右的人已经看到第一页的作者简介,一个没有任何头衔,没有研究经历,刚刚本科毕业的学生,要在顶会上讲她的研究,开什么玩笑?

  小声的议论逐渐变成愤怒和嘲笑。

  韩念初将这些声音都摒弃在外,只望着下台朝她一步步走来的何谨修,他脸上带着愉悦的笑容——把自己的报告取消了,他到底有什么好高兴的?

  为什么要这么做?为什么要放弃这样的机会?

  他越过所有人,走到她面前,张开双臂给了她一个温柔的拥抱,“去吧!阿念!”

  他将她的论文塞到她的手中,牵着她的手,把像神情僵滞的她,带到台下,便转身回到他的坐位上。

  韩念初站在原地,望着他的背影,主持人提醒道:“还剩下12分钟。”

  她呆滞的样子,让会场的人肆意大笑出声。

  韩念初在混乱的笑声中,逐步走上演讲台,笑声突然歇了,会场像被屏蔽了一样,一时间鸦雀无声。

  她抬起头,才看到会场的最后站着一个年纪五十多岁的老头,他的身材清癯,神情严苛,目光炯然,看她的眼神带着研判的意味。

  韩念初想起第一次见到他,他开口的第一句话是:你的样子看起来没有你的语言聪明。

  她收敛起所有的轻慢,郑重地对他说道:感谢你选择了我,我不会让你失望的。

  一如那时,她望着Siegfried,对在场的所有人,缓缓地开口说道:“感谢会议主席给我这个机会,希望我的研究不会辜负他的一片好意……”她走到讲台旁边,对Siegfried深深地鞠了一躬,才又回到讲台前。

  “我的题目是Attentionisallyouneed……循环网络无法处理长句,只能串行训练且速度慢,而卷积神经网络虽然速度快,却没有全局视角,我能预见,在不久的未来,这两种神经网络会成为解决超长语言序列问题的瓶颈……”

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